作者：李誉辉 四川大学在读研究生前文推送：corrplot包与ggcorrplot相关图（一）1.8cl.pos图例位置1corrplot(mat_cor, method = "ellipse", order = "AOE", col = palette_2,
2 addCoef.col = "gray20", addCoefasPercent = TRU
Corrplot软件包简介介绍所述corrplot包是相关矩阵，置信区间的图形显示。它还包含一些进行矩阵重新排序的算法。另外，corrplot擅长细节，包括选择颜色，文本标签，颜色标签，布局等。可视化方法有七个可视化方法（参数method中）corrplot包，命名"circle"，"square"，"ellipse"，"number"，"shade"，"color"，"pie"。正相关以蓝色显示
1. 前言本节我们将开始介绍 R 中的迭代。主要介绍两种重要的迭代：命令式编程：有像 for 和 while 循环一样的工具，使迭代非常的明确以及比较容易理解。但是 for 循环一般代码较长，重复的代码较多函数式编程（FP，Functional programming）：函数式编程提供了提取重复代码的工具，每个循环模式都是自己的函数。1.1 导入在这里我们将要介绍另一个 tidyverse 核心包
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2024-07-25 09:38:15
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我们接着重现NC这篇文章的Figure2，这篇文章里有很多这样的箱线图，这也是这个重现系列重点要讲的内容。原文作者提供了这部分代码，对于所有图提供了详细的数据，可以参考作图。这里重现的重点在于批量画图，利用循环，可以一劳永逸，一次性画图多个图，省时省力！1、数据整理画图数据需要两个文件，一个是表达量数据，列为样本，行为基因。另外一个是注释信息，是关于样本分组的。表达数据：样本信息：2、作图详细过程
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2023-07-10 14:54:21
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plot() 函数(1) plot(x, y) 其中x和y是向量，生成y关于x的散点图。 (2) plot(x) 其中x是一时间序列，生成时间序列图形。如果x是向量，则产生x关于下标的散点图。如果x是复向量，则绘出复数的实部与虚部的散点图。 (3) plot(f) plot(f, y) 其中f是因子，y是数值向量。第一种格式生成f的直方图；第二种格式生成y关于f水平的箱线图。 (4) plot(d
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2023-08-31 09:16:19
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这里介绍corrplot包中的corrplot()函数进行相关系数的可视化，首先来看看该函数的语法和一些重要参数： corrplot(corr, method = c(“circle”, “square”, “ellipse”, “number”, “shade”, “color”, “pie”), type = c(“full”, “lower”, “upper”), add = FALSE,
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2023-08-27 10:34:18
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示例图像 首先安装需要的包install.packages("Corrplot") #安装Corrplot
install.packages("RColorBrewer ") #安装RColorBrewer
install.packages("showtext")#安装showtext
install.packages("sysfonts")#安装sysfonts
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2024-06-17 20:14:53
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# 使用R语言实现corrplot
## 介绍
首先，我们需要了解“corrplot”是什么以及它的作用。在数据分析中，我们经常需要分析变量之间的相关性。corrplot是一个R语言包，它提供了一种简单而直观的方式来可视化变量之间的相关性。
在本文中，我将向你介绍如何使用R语言的corrplot包来绘制相关性矩阵的图表。
## 流程
下面是实现“R语言 corrplot”的步骤：
| 步骤
原创
2023-10-08 05:39:54
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R包安装方式一、CRAN安装二、Bioconductor安装三、Github安装四、手动安装 一、CRAN安装对于大多数R包或可以在R官网上查询到的包，都可以直接进行安装。直接利用代码安装install packages("R包的名称")从R—packages界面搜索安装 在第3步中输入R包名称，检索，点击“Install”进行安装，待安装进度走完，会显示安装成功。 图1 R包安装从菜单栏—to
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2023-07-21 18:45:14
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1、 attach(mtcars) layout(matrix(c(1,1,2,3), 2, 2, byrow=T)) hist(wt) hist(mpg) hist(disp) detach(mtcars) 2、 attach(mtcars) layout(matrix(c(1,2,3,3),2,
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2021-04-16 18:11:00
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最近，需要对一组数据进行相关性分析，之前用R语言画过热图，但感觉还是不够直观。作为一个小白，干什么都不太成体系，所以就直接搜，搜现成的。于是，找到了这个：相关性分析 | R语言 -- 相关性矩阵及可视化（相关性分析 | R语言 -- 相关性矩阵及可视化 - 简书），感觉这个chart.Correlation（）挺不错——直观、简洁，如下图所示。但,这个函数画的图还是存在一些问题，上三角相关性大小非
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2023-07-06 16:54:07
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R语言中的sarima函数是一个强大的时间序列分析工具，它可以根据给定的时间序列数据进行季节性自回归移动平均模型（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model）的拟合和预测。sarima函数不仅可以输出模型的拟合结果和预测结果，还可以直接生成多种图形以帮助用户理解时间序列数据的特征和模型的效果。
在使用sarima函数之前，我们首
原创
2023-10-16 07:45:58
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R语言之for循环注：来源为李东风R语言教程 使用for循环的注意事项： 如果对向量每个元素遍历并保存结果， 应在循环之前先将结果变量产生等长的存储， 在循环内为已经分配好存储空间的输出向量的元素赋值。 为了产生长度为n的数值型向量，用numeric(n)； 为了产生长度为n的列表，用vector(“list”, n)。 对一个向量元素遍历时如果用下标访问， 需要用seq_along(x)的做法而
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2023-05-23 13:40:55
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apply()解释apply()以数据帧或矩阵作为输入，并以向量、列表或数组的形式给出输出。apply()函数主要用于避免显式使用循环结构。它是所有集合中最基本的，可以在母体上使用。语法apply(X, MARGIN, FUN)x ：数组或矩阵MARGIN：取1到2之间的值或范围来定义在何处应用函数MARGIN=1` ：操作是对行执行的（横着）MARGIN=2` ：操作是在列上执行的（竖着）MAR
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2023-08-31 10:12:24
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今天分享一个相关分析可视化实战！之前我们分享了关于相关分析的原理，还有ggcorrplot包的使用。相关性分析方法基础：Spearman、Kendall和PearsonR相关矩阵可视化包ggcorrplot今天推出相关分析的第三讲，corrplot实战与绘图。corrplot简介与安装corrplot是一个绘制相关矩阵和置信区间的包，它也包含了一些矩阵排序的算法。安装也非常简单，如果在Rstudi
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2023-09-14 16:22:15
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2024-04-13 06:56:59
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总结：1、sort是直接对向量排序，返回原数值；2、order先对数值排序，然后返回排序后各数值的索引；3、rank返回原数据各项排名，有并列的情况；4、arrange是dplyr包中的，可对数据框以列的形式进行因子排序；5、reorder用在绘图中，比如ggplot中绘条形图，可使x轴按y轴数值大小排序；比如横轴为class，纵轴为hwy，可写为：aes(x=reorder(class,hwy)
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2023-05-22 11:45:30
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R语言 ~ 1 基础
1. <- ： 等于
2. 赋值 ： （ = 使用于数字型赋值）、（<- 使用于字符串型赋值）、（-> 使用于综合型数值，右边是变量名）
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2023-05-30 13:15:44
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前言Apply系列函数作为R语言中用于替换for和while循环的利器，在批量循环计算的过程中发挥着非常重要的作用，其他的R包如dplyr，plyr和data.table的很多数据操作思路和apply系列函数有很多的借鉴和相似之处，最经典的就是dplyr中的group_by+summarize可以完美的替代tapply函数。当然在现阶段，国外推特有一个很火的选择题，就是“你在使用R语
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2024-06-13 22:54:13
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R语言七天入门教程五：认识并使用函数一、什么是函数在编程语言中，如果有一段代码需要在多次重复使用，除了复制粘贴外，还可以将其写成一个函数。函数可以很方便地实现代码复用，对于复杂的程序功能，可以将其分解为多个函数，这样可以提高代码可读性并方便后期维护。对于在函数中定义的变量，只会在当前函数中起作用，而不会与其他函数或者函数外部中同名的变量发生冲突。此外，函数可以有一个对象作为返回值，返回值就是函数执
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2023-08-15 11:09:51
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